MOtor de Recomendaciones para e-commerce

Servicio Fast Data en Cloud

 

Ruben Lajo

RecommendInCloud se ha implementado como respuesta a las nuevas formas de colaboración que surgen con el auge de Internet y las técnicas de Inteligencia Colectiva. Se trata de un motor de recomendaciones real, en memoria y con una filosofía de trabajo en paralelo y masivamente distribuido.

El motor está diseñado como un servicio Cloud Computing que permita obtener recomendaciones a cualquier portal del mundo. Está pensado para ser distribuido en modo de Software as a Service (SaaS) realizando llamadas REST con una sencilla API Javascript.

La estructura de alto nivel del motor se muestra a continuación:

 

 

La entrada de datos (preferencias de los usuarios por ítems) se almacena en HBase, una base de datos NoSQL ideal para el trabajo en entornos BigData. Sobre ese conjunto de preferencias se aplican dos acciones, en primer lugar se clasifican en estructuras de datos optimizadas para la obtención de recomendaciones. Para ello se ejecutan una serie de algoritmos MapReduce sobre la plataforma de ScaleOut, un potente motor de análisis de datos en memoria (IMDG). Por otra, sobre esta información ya clasificada, se integra el proyecto Apache Mahout, una extensa base de algoritmos de análisis BigData.

Esta forma de trabajo implica dos grandes ventajas sobre los motores de recomendaciones tradicionales. Primero, al encontrarse todos los datos necesarios en memoria y clasificados, se obtiene una importante mejora de rendimiento en comparación con un motor que necesite accesos a disco. Esto permite un bajo tiempo de respuesta a la hora de ofrecer las recomendaciones. Por otra parte, el integrar Apache Mahout nos permite aprovechar todos los algoritmos ya implementados (y futuras implementaciones) y nos establece un marco de trabajo para la inclusión de nuevos algoritmos.

 

 

¿Quieres saber más?

Puedes ver una arquitectura de la solución en este whitepaper técnico.

 

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  • Invitado - David

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